python按行合并csv文件

可以使用pandas库中的concat函数将多个csv文件按行合并为一个文件。具体操作方法可以参考以下代码：

import pandas as pd
import glob

# 获取csv文件列表
file_list = glob.glob('*.csv')

# 利用pandas库中的concat函数合并csv文件
df = pd.concat([pd.read_csv(f) for f in file_list], ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存为csv文件
df.to_csv('merged.csv', index=False)

请注意，以上代码仅为参考，具体操作请根据自己的情况进行修改。

相关问题

python如和按列合并CSV文件

可以使用pandas库中的concat函数来实现按列合并CSV文件。示例代码如下所示：

import pandas as pd

# 读取要合并的CSV文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv', encoding='utf-8')
df2 = pd.read_csv('file2.csv', encoding='utf-8')

# 按列合并CSV文件
result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

# 输出合并后的结果
print(result)

其中，axis参数表示合并时的方向，axis=1表示按列进行合并。

python怎么读取合并csv文件得代码

你可以使用 `pandas` 库来读取和合并 CSV 文件。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取第一个 CSV 文件
df1 = pd.read_csv('file1.csv')

# 读取第二个 CSV 文件
df2 = pd.read_csv('file2.csv')

# 合并两个 DataFrame
merged_df = pd.concat([df1, df2])

# 将合并后的 DataFrame 写入新的 CSV 文件
merged_df.to_csv('merged_file.csv', index=False)

这段代码假定你的 CSV 文件没有表头，并且每个文件中列的顺序和数据类型都相同。如果你的 CSV 文件有表头，你可以通过指定 `header` 参数来读取它。如果你的 CSV 文件列的顺序或数据类型不同，你可以通过 `merge` 函数来合并它们。